{"id":1144,"date":"2026-05-03T22:05:00","date_gmt":"2026-05-03T22:05:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ingenierosdejujuy.org.ar\/proyeccion123\/?p=1144"},"modified":"2026-05-10T20:41:12","modified_gmt":"2026-05-10T20:41:12","slug":"razones-para-no-confiar-ciegamente-en-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ingenierosdejujuy.org.ar\/proyeccion123\/razones-para-no-confiar-ciegamente-en-la-ia\/","title":{"rendered":"RAZONES PARA NO CONFIAR CIEGAMENTE EN LA IA"},"content":{"rendered":"\n
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PhD IEEE Carlos Pantsios Markhauser<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ingeniero en Telecomunicaciones, doctor en electr\u00f3nica de telecomunicaciones, Magister en Comunicaciones de la Universidad Sim\u00f3n Bol\u00edvar, con Especializaci\u00f3n en Telecomunicaciones en sat\u00e9lite y redes The George Washington University – School of Engineering & Applied Science, Especializaci\u00f3n en Telecomunicaciones Digitales University of Colorado Boulder. Se desempe\u00f1a como profesor titular de postgrado en las escuelas de telecomunicaciones en la Universidades Sim\u00f3n Bol\u00edvar y Universidad Cat\u00f3lica Andr\u00e9s Bello. Adem\u00e1s de consultor profesional en proyectos de TV basado en Argentina.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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La inteligencia artificial IA es una tecnolog\u00eda, cuyas bases te\u00f3ricas comenzaron a desarrollarse en los 1950 (John McCarthy, Dartmouth 1953), y que emergiendo como una nueva fuerza transformadora del mundo tecnol\u00f3gico actual. Ella se ha considerado como \u201cla ciencia e ingenier\u00eda para desarrollar maquinas inteligentes\u201d, o \u201cla actividad dedicada a hacer que las maquinas se tornen inteligentes\u201d.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Tales definiciones hicieron surgir preguntas sobre lo que significa \u201cinteligencia\u201d. La palabra implica una curiosidad filos\u00f3fico-cultural, con la inteligencia como una caracter\u00edstica de capacidad que aparentemente les confiere a los seres humanos un lugar preponderante sobre otras formas de vida. La IA sugiere aqu\u00ed, que puede ser simulada por medios tecnol\u00f3gicos, y que permanece diferente respecto a la inteligencia de tipo \u201cnatural\u201d o, posiblemente, \u201creal\u201d de los seres humanos.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

La IA se compone de un complejo sistema robotizado que aprenden y se adapta en forma \u00fanica, usando una gran cantidad de datos externos para su entrenamiento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

El coraz\u00f3n del sistema de IA es una Red Neuronal Artificial (RNA), que puede ser considerada un \u201ccerebro\u201d artificial altamente especializado, capaz de mejorar los procesos de toma de decisiones, revolucionando el mundo industrial de hoy en d\u00eda. Su dise\u00f1o se basa en una arquitectura muy compleja, constituida por billones de neuronas artificiales (NA) interconectadas entre s\u00ed, a veces provistas de funciones de transferencia no lineales, y que se agrupan en capas que aprenden y se adaptan a trav\u00e9s de los datos externos suministrados a la (RNA).\u00a0<\/p>\n\n\n\n

El potencial de la IA de procesar grandes cantidades de datos, y producir una mirada interior en tan solo unos segundos, es extraordinario. Si esta tecnolog\u00eda llega a controlarse apropiadamente, podr\u00e1 entregar la mejor de las expectativas sobre muchos sectores de aplicaci\u00f3n en el mundo de hoy, y del ma\u00f1ana. Sin embargo, esta capacidad puede y, de hecho, hace oscurecer los mecanismos que est\u00e1n detr\u00e1s de las decisiones que entrega la IA a su salida, dando lugar a retos que demandan la atenci\u00f3n y la creatividad de los seres humana para resolver los problemas que esconde la IA. La r\u00e1pida adopci\u00f3n de las soluciones impulsadas por IA en el testeo de todo tipo de software, cuidado de la salud, y el fintech, entre otros, ha levantado preocupaciones sobre transparencia, responsabilidad, y confianza. Mientras m\u00e1s progresa la IA, en cuanto a su capacidad y complejidad, m\u00e1s se complican los problemas que se esconden detr\u00e1s de las dimensiones tecnol\u00f3gicas, \u00e9ticas y sociales vinculadas a ella.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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La creciente disponibilidad de monitoreo de datos y de los avances en la computaci\u00f3n conducen a que la IA y el aprendizaje de motores (ML) se conviertan en herramientas clave para que los operadores de redes, por ejemplo, puedan automatizar la compleja administraci\u00f3n de las mismas. Las soluciones que ofrecen los sistemas de IA han demostrado capacidades supra humanas en solucionar un amplio espectro de problemas en la vida real.\u00a0 Entre ellos, se destaca el abordaje de problemas de administraci\u00f3n muy desafiantes, como la detecci\u00f3n de fallas, identificaci\u00f3n de causas de fallas, predicci\u00f3n de fallas y de localizaci\u00f3n de las mismas, produciendo la adopci\u00f3n generalizada de la IA en la industria.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, las soluciones basadas en la IA frecuentemente han hecho surgir el escepticismo entre los practicantes de esa tecnolog\u00eda, ya que su utilizaci\u00f3n se efect\u00faa, con mucha frecuencia, como si se tratase de aut\u00e9nticas \u201ccajas negras\u201d. Esta naturaleza de caja negra que exhibe la IA frecuentemente crea retos en cuanto al entendimiento de la forma en que se hacen las decisiones, conduciendo a escepticismo entre los mismos desarrolladores, reguladores, y usuarios finales. Esta falta de interoperabilidad es particularmente preocupante en aplicaciones en las que hay mucho en juego, como es el caso de errores de la IA en el testeo de todo tipo de software, produciendo fallas del sistema, o donde algoritmos para finanzas pueden resultar en pr\u00e1cticas injustas.<\/p>\n\n\n\n

El problema planteado ocurre en casi todos los dominios, incluyendo el de los medios y la industria del entretenimiento. Aqu\u00ed, la IA posee un amplio espectro de efectos, incluyendo las t\u00e9cnicas de mercadeo, eficiencia, personalizaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de contenido. Con algoritmos que eval\u00faan masivas cantidades de datos para crear contenido espec\u00edficamente enfocado para audiencias, la producci\u00f3n de contenido se ha hecho m\u00e1s din\u00e1mica y enfocada. La experiencia de entretenimiento incluye ahora el reconocimiento de voz, los \u201cchatbots\u201d, los asistentes personales, que permiten la operaci\u00f3n con manos libres, y una mejor asistencia al usuario.<\/p>\n\n\n\n

Pel\u00edculas personalizadas, programas de TV, y sugerencias de acompa\u00f1amiento musical son efectuados con poderosos algoritmos de IA, que incrementan la participaci\u00f3n y la capacidad de retenci\u00f3n del espectador. Igualmente, en post-producci\u00f3n y en la edici\u00f3n de videos realizados con la automatizaci\u00f3n con IA, se ha incrementado enormemente la productividad y la reducci\u00f3n de costos. Todo esto, y mucho m\u00e1s, hace que cobre m\u00e1s relevancia la gran preocupaci\u00f3n que existe en confiar ciegamente en los sistemas basados en la IA, como los elementos cruciales del siglo XXI para reformar la industria.<\/p>\n\n\n\n

Debe destacarse aqu\u00ed, que el razonamiento interno de los modelos de IA no est\u00e1 expuesto, previniendo que los humanos que los operan le tengan confianza y, aun mas, no entendiendo su funcionamiento. Por esta raz\u00f3n, los sistemas de IA requieren de asistencia permanente de seres humanos preparados, que aseguren la respuesta l\u00f3gica de los mismos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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